IT Life

이세돌과 알파고의 대결을 통해 살펴본 인공지능

2016.03.18 09:30

한국의 바둑기사 이세돌 9단과 구글의 인공지능 시스템 알파고(AlphaGo)가 함께한 세기의 바둑 대결은 4승 1패를 기록한 알파고의 승리로 막을 내렸습니다. 인간과 인공지능의 대결로 많은 주목을 받았던 이번 바둑 대결은 2016년 현재 인공지능 수준이 어디까지 도달했는지 잘 보여준 의미 있는 이벤트였는데요.  


물론 알파고는 바둑을 위한 인공지능 시스템이므로 이번 승리가 바둑 이외의 분야까지 아우르는 ‘인공지능의 승리’라고 해석하기에는 무리가 있습니다. 하지만 풍부한 데이터를 기반으로 스스로 학습하고, 반응하고, 행동하는 인공지능이 굉장히 높은 수준까지 도달했다는 점은 분명하게 확인할 수 있었습니다.

 

 

알파고가 바둑의 최고수 중 한 명인 이세돌 9단을 상대로 4승을 했다는 것은 정말 놀라운 일입니다. 하지만 그에 못지않게 1패를 기록했다는 사실도 큰 의미가 있습니다. 인공지능은 아직 인간만이 가질 수 있는 통찰력, 직관력, 의외성을 갖지 못했기 때문에 완벽한 승리를 거둘 수 없다는 해석이 가능하기 때문입니다. 


즉, 인공지능은 데이터를 바탕으로 확률을 구해 최적의 선택을 하는 구조이기 때문에 한정된 데이터로 구하는 확률의 한계가 이번 대결을 통해서 나타난 것이 아닌가 생각됩니다.


올해 초 미국 라스베가스에서 진행되었던 CES 2016의 핵심 키워드 중 하나도 인공지능(AI, Artificial Intelligence)이었습니다. 인공지능을 통한 자동화 기술이 이제는 모든 산업의 기반 기술이 될 것이라고 하는데요. 오늘은 인공지능에 대해서 얘기를 해볼까 합니다. 

인공지능(AI, Artificial Intelligence)이란 인간의 지능으로 할 수 있는 사고, 학습, 자기계발 등의 행동을 컴퓨터가 모방할 수 있도록 하는 것을 말합니다.

 

<IBM WATSON (출처: http://goo.gl/wgLVoQ)>


이러한 인공지능 시스템의 대표적인 예로는 IBM의 왓슨(Watson)과 이번에 이세돌과의 바둑 대결로 이슈 몰이를 하고 있는 구글의 알파고(AlphaGo)가 있습니다. 그리고, 스마트 비서 서비스라고 불리는 애플의 시리(Siri), 마이크로소프트의 코타나(Cortana), 구글의 구글나우(Google Now)도 인공지능 서비스 영역에 들어갑니다. 이들 서비스 역시 왓슨이나 알파고에서 사용되는 알고리즘과 비슷한 알고리즘 및 습득 방식을 갖고 있습니다.

인공지능의 역사는 상당히 오래되었는데요. 1940년대 후반부터 수학, 철학 등 다양한 영역에서 인간의 두뇌를 인공적으로 구현할 수 있는지에 대한 논의가 시작되었습니다. 1950년 앨런 튜링(Alan Turing)이 인공지능에 대한 중요한 논문 <Computing machinery and intelligence>를 발표하고, 현재 튜링 테스트라고 불리는 인공지능 실험을 제안하면서 인공지능에 대한 연구가 본격화되었습니다. 그리고 1956년 열린 다트머스 컨퍼런스를 통해 본격적으로 학문으로서의 인공지능이 다뤄지기 시작했습니다.


다트머스 컨퍼런스 이후 1974년까지는 인공지능 연구의 황금기로 인공지능에 대한 연구가 활발히 이뤄졌습니다. 이 기간에 만들어진 프로그램은 대수학 문제를 풀고 기하학의 정리를 증명했으며 영어를 학습하기도 했습니다. 연구가들은 완전한 지능을 갖춘 기계가 20년 안에 탄생할 것으로 예측하기도 했습니다. 


연구가들의 낙관론으로 기대치가 한껏 높아지던 인공지능 연구는 1970년대 후반에는 만족할만한 결과를 보여주지 못했습니다. 이 시기를 인공지능 연구의 암흑기라 불리는데, 연구 실적이 저조했기 때문에 지원금이 끊겨 연구가 더 이상 진행이 안 되는 경우도 있었습니다. 


하지만 1980년대에 들어서면서 전 세계적으로 사용된 ‘전문가 시스템’이라고 불리는 인공지능 프로그램으로 인해 암흑기를 벗어나게 됩니다. 전문가 시스템은 특정 지식의 범위에 대해 문제를 해결해 주거나 질문에 대답해주는 프로그램이며, 전문가의 지식에서 파생된 논리적 법칙을 사용했습니다. 이 시기에 일본 정부가 인공지능에 적극적으로 투자하기 시작하며 인공지능의 기본이 되는 신경망 이론의 복원이 이뤄집니다. 


하지만 1987년부터 1993년까지 인공지능 연구는 2차 암흑기를 겪게 되는데요. 연구의 방향과 그것을 받쳐주는 시스템 성능 발전 사이의 괴리감으로 인해 1970년대 후반과 같이 관련 분야에 대한 투자가 줄어드는 상황을 맞게 되었습니다.

 


그 이후 1993년부터 지금까지 인공지능에 대한 연구가 지속적으로 이뤄지고 있습니다. 1990년대 중반에는 지능형 에이전트라는 방식이 본격적으로 도입되었는데요. 지능형 에이전트는 응용 프로그램을 다루는 사용자를 도울 목적으로 반복적인 작업들을 자동화 시켜주는 프로그램을 말합니다. 


최근 빅데이터 시스템과 머신러닝 분야가 발전하면서, 인공지능 분야도 급격하게 발전하게 되었습니다. 빅데이터 시스템의 발전으로 기존의 인공지능 알고리즘 수행을 위해 엄청난 양의 데이터를 처리했던 RDBMS(Relational Database Management System, 관계형 데이터베이스 관리 시스템)의 비용 및 속도 문제를 해결할 수 있게 되었기 때문입니다. 


또한, 머신러닝 분야가 발전하면서 다양한 데이터를 축적하고, 축적된 데이터를 빠른 속도로 분석하는 등 판단을 위한 논리 알고리즘의 업데이트를 돕는 방식이 개선되었는데요. 이로 인해 인공지능 분야가 다시 급격히 발전하기 시작한 것입니다. 즉, 과거에 나왔던 이론들이 최근 발전된 시스템에 적용되면서 본격적으로 인공지능 개발의 결실을 보게 되었습니다. 

앞서 언급했던 IBM의 왓슨은 이미 산업 전반에서 사용되고 있으며, 이번에 이세돌 9단과 바둑 대결을 펼쳤던 구글의 알파고 역시 다음 도전 분야로 전략시뮬레이션 게임 ‘스타크래프트’를 지목하며 점차 다른 분야까지 정복하려는 모양새를 취하고 있습니다. 이외에도 다양한 분야에서 인공지능 방식이 적용되고 있습니다. 


<Google Self-Driving Car Project (출처: https://goo.gl/tMzF8i)>


자동차는 지난 CES 2016의 핵심 키워드 중 하나였습니다. 그 중에서도 자율주행 자동차 기술이 큰 주목을 받았는데요. 자율주행 자동차 기술은 사람이 운전하는 대신 자동차가 스스로 운전하는 것으로, 구글을 비롯하여 해외의 유명 자동차 기업들이 이 기술을 개발하고 있습니다. 


이미 여러 자동차에 적용되고 있는 자동 주차 시스템도 인공지능 기술을 이용한 자율주행 기술의 일종이며 구글에서 선보인 무인 자동차는 실험 단계를 벗어나 상용화 단계에 들어선 상태입니다. 무인 자동차는 다양한 센서(거리측정 센서, 고도 측정 센서, 날씨 측정 센서, GPS 등)를 통해 들어온 데이터를 기반으로 인공지능이 자율적으로 자동차를 주행하거나 주차할 수 있습니다. 


<Google NOW (출처: https://www.google.com/landing/now)>

 

스마트 비서 서비스인 애플의 시리, MS의 코타나, 구글의 구글 나우 역시 인공지능 시스템의 일종입니다. 이들 서비스의 기반이 되는 것이 바로 인공지능 알고리즘인데요. 이들의 공통점은 음성 인식 및 자연어 처리 기반 판단 시스템이라는 것입니다. 


먼저 음성 인식을 통해 정확한 문장을 만들고, 그것을 자연어 처리를 통해 시스템이 이해할 수 있는 명령으로 바꿉니다. 그 다음에 그 명령을 기반으로 사용자가 원하는 액션을 보여주는 것이 스마트 비서 서비스의 방식인데요. 


여기에는 정확한 음성 인식을 위해 수억 가지의 음성 패턴을 수집하고 분석해 컴퓨터가 인식할 수 있는 언어로 만드는 기술이 적용됩니다. 이 언어를 자연어 처리를 통해서 컴퓨터가 처리할 수 있는 명령으로 바꾸는데 적용되는 기술이 바로 빅데이터 수집 및 분석 시스템입니다. 


또한, 수백만 명의 사용자들의 행동패턴 및 상황 데이터를 중앙에서 수집하고 분석하여, 오류를 최소화하고 정확성을 높이는 학습 알고리즘이 적용됩니다. 이런 모든 방식이 인공지능 알고리즘의 기반 기술인 것입니다.

 

<Softbank Pepper (출처: http://www.softbank.jp/robot/news/info/20160127b)>

 

인공지능에 대해 얘기할 때 빠질 수 없는 것이 바로 로봇 분야입니다. 로봇도 각종 센서를 이용해 데이터를 취합하여 그것을 기반으로 움직이며, 위험한 지역에서 임무를 수행하거나 깊은 바닷속을 관찰하는 등 그 활용이 점차 늘어나고 있습니다. 


또한, 빅데이터 시스템을 통해 사용자의 말을 분석하여 그 안에서 감정을 읽어내는 등의 기술이 로봇 분야에 적용되고 있는데요. 이 모든 것이 인공지능 알고리즘이 적용된 결과라고 볼 수 있습니다. 일본의 소프트뱅크(Softbank)에서 만든 로봇 페퍼(Pepper)는 대화를 통해 감정을 읽어내고 사람이 하는 일을 도울 수 있게 개발되었는데요. 최근에는 IBM의 왓슨과 협력해 좀 더 다양한 분야에서 활약할 수 있도록 준비 중이라고 합니다.

 

이 밖에도 금융, 의료 등 다양한 분야에서 인공지능의 적용이 빠른 속도로 확대되고 있습니다.

혹자는 인공지능의 발전이 결국 인간의 일자리를 빼앗고 인간의 삶을 더 피폐하게 만들 수 있다고 우려하고 있습니다. 기계가 등장한 후로 사람이 했던 단순 업무와 노동을 기계가 대신하게 되면서 일자리를 빼앗긴 사람들이 길거리로 나와야만 했는데요. 인공지능의 발전은 그보다 더 광범위한 범위에서, 나쁜 결과를 초래할 수 있다는 것이죠. 


이미 수많은 분야에서 인공지능이 사용되기 시작했는데요. 아직까지는 그 수준이 인간의 수고를 덜어주는 정도이며 인간에게 도움을 주는 방향으로 발전하고 있습니다. 인공지능이 영화 ‘터미네이터’에 등장하는 스카이넷처럼 스스로 판단하고 행동하여 인간을 완전히 대체할 수 있으려면 훨씬 더 많은 시간이 필요할 것 같습니다. 

 

<Google DeepMind AlphaGo (출처: https://deepmind.com/alpha-go.html)>


이번에 이슈가 되었던 이세돌 9단과 알파고의 바둑 대결은 구글의 인공지능 기술력을 전 세계에 제대로 알린 이벤트였습니다. 구글이 이번 이벤트로 얻은 인공지능 기술력에 대한 신뢰 효과는 가늠하기도 어려울 정도로 커 보입니다. 

다소 늦었지만, 이번 기회로 우리나라 정부와 기업들이 인공지능에 관심을 갖게 된 것은 매우 고무적입니다. 인공지능이 인간의 미래 삶에 커다란 변화를 가져다 줄 것이 분명한 만큼, 그 중심에 우리나라가 함께 하기를 바랍니다.  

글 ㅣ 이학준 (http://poem23.com/ 필명: ‘학주니’)


Posted by IT로 만드는 새로운 미래를 열어갑니다 LG CNS
위로